sql server 2000 怎么建立维度表

有两种方法1，在新建查询里可以用代码建create table 表名{}

2，直接手动 *** 作，在自己建的数据库中，点击+号，在下面出现表，在表上点击右键，再点新建 ，希望对你有所帮助。

数据仓库，简称为DW（Data Warehouse的缩写），是一个很大的数据存储集合，通过对多样的业务数据进行筛选与整合，产出企业的分析性报告和各类报表，为企业的决策提供支持。

数据仓库的输入方是各种各样的数据源，最终的输出用于企业的数据分析、数据挖掘、数据报表等方向。

多维数据库由一个基本维度（它表示没有应用任何读取端隐私策略的数据库）和许多用户维度（它们是数据库的转换副本）组成。

为了获得良好的查询性能，我们希望预先计算每个用户的Universe。如果我们天真地那样做，我们最终会有很多领域需要存储和维护，而存储需求本身将是令人望而却步的。

一个空间和计算效率高的多维数据库显然不能将所有用户维度全部实现，必须支持对用户维度的高性能增量更新。因此，它需要支持高性能更新的部分具体化视图。最近的研究提供了这个丢失的密钥原语。具体来说，可伸缩的并行流数据流计算系统现在支持部分有状态和动态变化的数据流。这些想法使得建立一个高效的多元维度数据库成为可能。

因此，我们将基础维度中的数据库表作为数据流的根顶点，并且随着基础维度的更新，记录将通过流移动到用户维度中。当数据流图中的边跨越通用边界时，将插入任何必要的数据流运算符以强制执行所需的隐私策略。所有适用的策略都应用于转换到给定用户群的每个边缘，因此无论数据通过哪个路径到达该边缘，我们都知道策略将被强制执行。

我们可以动态地构建数据流图，在第一次执行查询时为用户范围扩展流。通过在两个维度之间共享计算和缓存数据，可以减少基本更新所需的计算量。将其实现为一个联合的部分状态数据流是安全地执行此 *** 作的关键。

通过将所有用户的查询作为一个联合数据流进行推理，系统可以检测到这样的共享：当存在相同的数据流路径时，它们可以合并。

逻辑上不同但功能上等价的数据流顶点也可以共享一个公共的后备存储。在给定的维度中，任何到达这样一个顶点的记录都意味着维度可以访问它，因此系统可以安全地公开共享副本。

MySQL分库分表,一般只能按照一个维度进行查询

以订单表为例, 按照用户ID mod 64 分成 64个数据库

按照用户的维度查询很快,因为最终的查询落在一台服务器上

但是如果按照商户的维度查询,则代价非常高

需要查询全部64台服务器

在分页的情况下,更加恶化

比如某个商户查询第10页的数据(按照订单的创建时间)需要在每台数据库服务器上查询前100条数据,程序收到 64100 条数据,然后按照订单的创建时间排序,截取排名90-100号的10条记录返回,然后抛弃其余的6390条记录如果查询的是第100页,第1000页,则对数据库IO,网络,中间件CPU,都是不小的压力

分库分表之后,为了应对多维度查询,很多情况下会引入冗余

比如两个集群,一个按照用户ID分库分表,另外一个按照商户ID分库分表

这样多维度查询的时候,各查各的

但是有几个问题,一样不好解决

比如,

每扩展一个维度,就需要引入一个集群

集群间的数据,如何保证一致性

冗余占用大量磁盘空间

从朋友那里看到的订单表结构做冗余会占用大量的磁盘空间

create table TS_ORDER

(

ORDER_ID NUMBER(8) not null,

SN VARCHAR2(50),

MEMBER_ID NUMBER(8),

STATUS NUMBER(2),

PAY_STATUS NUMBER(2),

SHIP_STATUS NUMBER(2),

SHIPPING_ID NUMBER(8),

SHIPPING_TYPE VARCHAR2(255),

SHIPPING_AREA VARCHAR2(255),

PAYMENT_ID NUMBER(8),

PAYMENT_NAME VARCHAR2(50),

PAYMENT_TYPE VARCHAR2(50),

在数据库优化上有两个主要方面：

安全：数据可持续性。

性能：数据的高性能访问。

优化的范围有哪些

存储、主机和 *** 作系统方面：

主机架构稳定性

I/O 规划及配置

Swap 交换分区

OS 内核参数和网络问题

应用程序方面：

应用程序稳定性

SQL 语句性能

串行访问资源

性能欠佳会话管理

这个应用适不适合用 MySQL

数据库优化方面：

内存

数据库结构(物理&逻辑)

实例配置

说明：不管是设计系统、定位问题还是优化，都可以按照这个顺序执行。

数据库优化维度有如下四个：

硬件

系统配置

数据库表结构

SQL 及索引

优化选择：

优化成本：硬件>系统配置>数据库表结构>SQL 及索引。

优化效果：硬件<系统配置<数据库表结构

您好，针对分布式数据库的评估，以下是一些可能有用的维度：

1 可靠性和容错性：分布式数据库需要保证高可靠性和容错性，以保证数据持久化和可用性。可以通过了解其容错机制、备份策略、故障转移技术等来评估它们在这方面的表现。

2 吞吐量和性能：分布式数据库需要具备出色的吞吐量和性能，以满足大规模数据处理和高并发访问的需求。我们可以考虑它们的数据传输速度、响应时间、能够支持的最大并发连接数等等。

3 可扩展性：分布式数据库需要支持水平和垂直扩展，以方便根据需求调整其容量大小。可扩展性涉及的因素包括能够容易地增加或删除节点、能够支持多种硬件配置和规模的集群等。

4 数据安全和隐私：分布式数据库中存储的数据需要受到充分的保护和控制，以确保其安全性和隐私性。可以通过了解其安全策略、加密方法、权限控制等来评估它们在这方面的表现。

5 数据一致性：分布式数据库需要保证数据一致性，即在不同节点上的数据时刻保持同步。我们可以考虑它们的数据复制机制、同步协调技术等等。

总之，分布式数据库的评估需要从多个角度出发，并根据实际使用场景确定合适的标准。希望这些信息能够对您有所帮助。

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